De jeugdzorg staat voor complexe uitdagingen. Hoe kunnen we grip krijgen op de diversiteit van diensten en producten in deze sector? Een innovatieve ketenanalyse techniek, gebaseerd op machine learning, moet hiervoor zorgen en de kwaliteit en efficiëntie van de jeugdzorg verbeteren.
Het afgelopen half jaar heeft de landelijke Expertise Groep Data Science, onderdeel van het Kennisnetwerk Data en Samenleving van de VNG, gewerkt aan een nieuwe methodiek om de complexiteit in de jeugdzorg beheersbaar te maken. De nieuwe ketenanalyse techniek maakt gebruik van machine learning (algoritmen) om diepgaande analyses te maken van klantreizen, interventies, wachttijden en zorguitstroom. Hierdoor kunnen zorgpaden beter worden begrepen en vergeleken.
De methode brengt in kaart welke stappen iemand heeft gezet in de jeugdzorg, met minder handmatig werk en onbevooroordeelde data-analyse. Het perspectief van de cliënt staat centraal, zodat passende en juiste zorg geboden kan worden.
De jeugdzorg is een labyrint van diensten, trajecten en zorgpaden waarin jongeren zich moeten bewegen. Beleidsmedewerkers hebben vaak slechts een fragmentarisch beeld van de keten, waardoor het moeilijk is om de meest effectieve interventies te bepalen. De nieuwe techniek helpt beleidsmakers en praktijkprofessionals aan nauwkeurige en actuele informatie, nodig om effectieve zorg te bieden.
De effectiviteit van deze techniek, die nog in de praktijk moet worden toegepast, is te danken aan de samenwerking tussen gemeenten, regio’s en de VNG in de landelijke expertisegroep.
Dit bericht is geschreven op basis van een interview met Tjark van Merwe, dataspecialist bij Kennispunt Twente, het samenwerkingsverband en onderzoeksbureau van 14 Twentse gemeenten en SamenTwente. Lees het volledige artikel 'Met machine learning jeugdzorg beter in beeld krijgen' op de website van Kennisnetwerk Data en Samenleving.
